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Una matriz de correlación es una tabla que indica los coeficientes de conexión entre los factores. Cada celda de la tabla muestra la conexión entre los dos factores. Una tabla de conexión se utiliza para esbozar información, como contribución a una investigación más desarrollada y como indicativo para exámenes de vanguardia.

Entre las decisiones clave que deben tomarse al establecer una red de relaciones se encuentran la decisión de la medición de la conexión, la codificación de los factores, el tratamiento de la información que falta y la introducción.

Un caso de una red de conexión

Normalmente, un marco de relación es “cuadrado”, con factores similares que aparecieron en las líneas y secciones. He indicado un modelo debajo. Esto muestra las relaciones entre los significados expresados de las diferentes cosas para los individuos. La línea de 1.00s que va desde la parte superior izquierda a la base derecha es la inclinación primaria, que muestra que cada factor en cada caso se conecta magníficamente consigo mismo. Esta red está equilibrada, con una conexión similar que apareció sobre el principio de inclinación siendo una representación perfecta de los que están debajo de la primaria de esquina a esquina.

Aplicaciones de una matriz de correlación

Hay tres amplias razones para computar una matriz de correlación

Para abreviar mucha información donde el objetivo es ver diseños. En nuestro modelo más, el ejemplo detectable es que cada uno de los factores se relacionan excepcionalmente entre sí.

Para incluir diferentes investigaciones. Por ejemplo, las personas utilizan regularmente rejillas de conexión como contribuciones para el examen exploratorio de factores, la investigación corroborativa de factores, los modelos auxiliares de condiciones y la recaída directa cuando se excluyen las cualidades perdidas por parejas.

Como indicativo al comprobar los diferentes exámenes. Por ejemplo, con la recaída directa, una alta medida de relaciones propone que las valoraciones de la recaída directa serán temperamentales.

Medición de la relación

La mayoría de los marcos de relación utilizan la Conexión de Minuto de Artículo de Pearson (r). Además, es básico utilizar la Relación de Spearman y el Tau-b de Kendall. Ambas son conexiones no paramétricas y menos vulnerables a las excepciones que la r.

Codificación de los factores

En el caso de que también tengas información de un resumen, tendrás que elegir cómo codificar la información antes de procesar las conexiones. Por ejemplo, si a los encuestados se les dieron decisiones de Firmemente Desviado, Bastante Discreto, Ni Concurrido ni Discrepado, Hasta cierto punto Concurrido, y Enfáticamente Concurrido, podría asignar códigos de 1, 2, 3, 4 y 5, por separado (o, numéricamente proporcional desde el punto de vista de la relación, puntuaciones de – 2, – 1, 0, 1 y 2). Sea como fuere, se pueden concebir diferentes codificaciones, por ejemplo, – 4, – 1, 0, 1, 4. Los cambios en las codificaciones tendrán, en general, poco impacto, aparte de cuando sean escandalosos.

Tratamiento de las cualidades que faltan

La información que utilizamos para procesar las conexiones a menudo contiene cualidades que faltan. Esto puede deberse a que no hemos recogido esta información o a que no tenemos la menor idea de las reacciones. Existen diferentes procedimientos para manejar las cualidades perdidas cuando se procesan las redes de conexión. La mejor práctica es, en su mayor parte, utilizar numerosas atribuciones. No obstante, los individuos suelen utilizar con mayor frecuencia las cualidades perdidas por parejas (algunas de las cuales se conocen como conexiones incompletas). Esto incluye el cálculo de la relación utilizando toda la información que no falte para los dos factores. Por otra parte, se utiliza el borrado en forma de lista, también llamado cancelación en forma de caso, que sólo utiliza las percepciones sin información faltante. Tanto el borrado por pares como por casos acepta que la información falta totalmente de forma irregular. Esta es la razón por la que la atribución de varios es comúnmente la mejor opción.

Introducción

Al introducir una red de relaciones, tendrá que considerar diferentes alternativas, incluyendo:

Independientemente de si se muestra toda la red, como arriba o simplemente los bits no excesivos, como abajo (aparentemente las cualidades 1.00 en la inclinación fundamental deberían ser igualmente expulsadas).

Instrucciones para organizar los números (por ejemplo, la mejor práctica es evacuar los 0 antes de los puntos decimales y el decimal -ajustar los números, como arriba, aunque esto puede ser difícil de hacer en la mayoría de la programación).

Independientemente de si se muestra una importancia mensurable (por ejemplo, sombreando las células de codificación en rojo).

Independientemente de si se codifica el sombreado las cualidades que concurren en las percepciones de la conexión (como se demuestra a continuación).

Reelaborando las líneas y segmentos para hacer los diseños más claros.